摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.2.1 Hadoop 的应用 | 第11页 |
1.2.2 数据挖掘的发展现状 | 第11-12页 |
1.3 主要研究工作 | 第12-13页 |
1.3.1 问题的提出 | 第12页 |
1.3.2 研究内容 | 第12-13页 |
1.4 本文主要结构 | 第13-14页 |
第2章 相关技术分析 | 第14-26页 |
2.1 Hadoop 综述 | 第14页 |
2.2 HDFS 综述 | 第14-16页 |
2.3 Map/Reduce 编程框架 | 第16-18页 |
2.4 HBase 原理介绍 | 第18-21页 |
2.4.1 HBase 系统架构 | 第19-20页 |
2.4.2 HBase 的数据模型 | 第20-21页 |
2.5 聚类算法介绍 | 第21-24页 |
2.5.1 聚类分析的目的 | 第22-23页 |
2.5.2 经典的聚类分析算法 | 第23-24页 |
2.6 本章小结 | 第24-26页 |
第3章 算法的研究与设计 | 第26-44页 |
3.1 算法意义分析 | 第26页 |
3.2 并行算法整体架构设计 | 第26-28页 |
3.3 基于 Hadoop 的数据预处理架构 | 第28-30页 |
3.3.1 空属性的处理方法 | 第28-29页 |
3.3.2 错误值的检测 | 第29页 |
3.3.3 数据预处理流程 | 第29-30页 |
3.4 K-prototypes 聚类算法的分析 | 第30-32页 |
3.5 PK-prototypes 算法的研究与实现 | 第32-43页 |
3.5.1 距离的计算 | 第32-34页 |
3.5.2 HDFS 层与算法层的耦合 | 第34-35页 |
3.5.3 PK-prototypes 算法过程设计 | 第35-37页 |
3.5.4 初始中心的选取 | 第37-39页 |
3.5.5 Map 函数的设计 | 第39页 |
3.5.6 Combine 函数设计 | 第39-40页 |
3.5.7 Reduce 函数的设计 | 第40页 |
3.5.8 KprototypesDriver 调度函数的设计 | 第40-42页 |
3.5.9 与 HBase 的耦合 | 第42-43页 |
3.6 算法复杂度分析 | 第43页 |
3.7 本章小结 | 第43-44页 |
第4章 算法优化与改进 | 第44-58页 |
4.1 优化 K 值的选取 | 第44-48页 |
4.2 小文件的优化 | 第48-52页 |
4.2.1 编程合并文件 | 第49-51页 |
4.2.2 采用序列化文件 | 第51-52页 |
4.2.3 HBase 存储 | 第52页 |
4.3 优化数据在节点之间传递 | 第52-54页 |
4.3.1 使用 Combiner 本地归约 | 第52-53页 |
4.3.2 优化 Hadoop 压缩算法 | 第53页 |
4.3.3 优化数据传输协议 | 第53-54页 |
4.4 算法改进 | 第54-57页 |
4.4.1 改进后算法流程 | 第55-56页 |
4.4.2 计算属性权值的分布式实现 | 第56-57页 |
4.5 本章小结 | 第57-58页 |
第5章 实验验证 | 第58-70页 |
5.1 实验平台的搭建 | 第58-63页 |
5.1.1 软件环境 | 第58页 |
5.1.2 硬件环境 | 第58-59页 |
5.1.3 部署步骤 | 第59-63页 |
5.2 串行算法与 PK-prototypes 算法效率对比 | 第63-65页 |
5.2.1 实验数据 | 第63-64页 |
5.2.2 实验结果 | 第64-65页 |
5.3 优化后 PK-prototypes 算法效率分析 | 第65-66页 |
5.3.1 优化对比实验的实验数据 | 第65-66页 |
5.3.2 实验结果 | 第66页 |
5.4 PK-prototypesBAW 算法分析 | 第66-68页 |
5.4.1 PK-prototypesBAW 算法与 PK-prototypes 算法精度比较 | 第67-68页 |
5.4.2 PK-prototypesBAW 算法与 PK-prototypes 算法速率比较 | 第68页 |
5.5 本章小结 | 第68-70页 |
结论 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第76-78页 |
致谢 | 第78页 |